[发明专利]一种多通道简易精神状态检测系统

摘要

本发明公开了一种多通道简易精神状态(MMSE)检测系统。本发明利用平板电脑、数字化输入板和语音的多通道输入，建立一种基于多通道信息融合的简易精神状态（MMSE）新型电子化检测系统，从而能有效的提高MMSE的检查速度、量化认知与手部运动功能数据、量化构音及发音数据，提高检查的效率、综合性和客观性。该方法融合了电子化检查量表、数字化输入板的多通道输入、发音信息的分析。通过电子化的系统来提高检查的效率，多通道融合的方法来建立认知与运动、发音信息的数据模型，建立客观定量的MMSE分析系统。

主权项

一种多通道简易精神状态检测系统，包括：录音设备，包括发音信息采集模块和音频文件分割模块；所述发音信息采集模块用于采集检测开始后待测者的所有发音信息；所述音频文件分割模块根据当前不同的检测项目，将采集的发音信息切分成不同的音频文件，并存储在平板电脑中；数字化输入板，包括多通道输入数据采集模块，用于采集检测过程中待测者多通道输入的数据，并存储在平板电脑中；平板电脑，连接所述录音设备和数字化输入板，包括发音特征提取模块、运笔特征提取模块、电子化的MMSE量表模块及MMSE数据模型模块；所述发音特征提取模块用于提取上述音频文件的发音特征；所述运笔特征提取模块用于提取上述多通道输入过程中的运笔特征；所述电子化的MMSE量表模块是将MMSE量表中的每一项检测项目对应到平板电脑数据库中的一个表项，对于电子化的MMSE量表模块中的检查题目，所述多通道简易精神状态检测系统将自动记录每道题的得分情况及作答结果详情；所述MMSE数据模型是根据训练样本提取的特征建立的分类模型，包括认知与运动数据模型和发音信息数据模型；所述认知与运动数据模型是根据提取出的运笔特征，采用特征选择算法，选出其中公共的3个特征辅以基本特征，采用已有的主流BP神经网络分类器进行训练建立的；所述发音信息数据模型是根据发音特征，通过特征选择算法，选出其中的25个特征，包括第0、2、3、4、6、7、8、9、10维MFCC系数，第2、3、4、8、12维MFCC导数，声道刺激率、信噪比，采用BP神经网络进行训练建立的；所述认知与运动数据模型和发音信息数据模型与电子化的MMSE量表的总检测评分进行匹配，最终建立MMSE数据模型；所述多通道简易精神状态检测系统根据每一题选择的选项、数字化输入板输入及录音设备采集的数据，生成一条MMSE检查的向量R<name,gender,age,…,week_score,day_score,…,total_score>，并存储在数据库中，同时生成一个报告文档，详细描述了每一题的得分。